《人工智能与行为金融学》这本教材不仅非常详细地阐述了行为金融学和人工智能的基础理论，并且梳理了两大领域的交叉融合成果，搭建起理论与实践之间的桥梁，为读者开启探索金融科技前沿的大门。
本书由三章构成：第一章是行为金融学理论基础，介绍了行为金融学的产生和发展、对传统金融学的挑战、人们在不确定性的环境下做决策时表现出来的心理偏差和偏好、个人投资者在金融市场中进行投资交易时的行为偏差、金融市场中的众多异象及利用异象构建起来的行为投资策略、行为公司金融等。第二章系统地介绍了人工智能的理论基础，包含了人工智能的定义、发展历史、机器学习、深度学习及神经网络等理论。第三章则系统地介绍了基于机器学习、深度学习与神经网络等人工智能技术在行为金融学中的应用，包含了投资者情绪的识别与定量、智能风险管理及行为量化投资策略。
第一主编：饶兰兰，毕业于武汉大学，供职于广东外语外贸大学金融学院，研究方向为行为金融学。在职期间，对行为资产定价及金融市场的异象有深入的研究，通过多年的实践与研究，积累了丰富的教学经验和研究成果，曾发表多篇科研论文被SSCI收录，在武汉大学出版社出版著作《行为金融学讲义及案例分析》，主持多项省级校级教学科研项目，教学效果显著，连续多年获得大学教学优秀奖及教学名师称号。
第二主编：张浩，毕业于中山大学，教授，博士生导师，金融学博士，广东省珠江青年学者，广州市金融高层次人才，广东金融学会副秘书长，供职于广东外语外贸大学金融学院。长期关注金融市场的教学与科研工作，所撰写的多份调研报告获得国家有关部委采用和省领导的肯定和批示，就相关问题多次受到国家和省市采访。近年来在境内外SSCI和CSSCI刊物发表论文60余篇，多篇文章被人大报刊资料复印中心和国研网转载。先后主持国家自然科学基金、国家社科基金以及省部级项目多项。
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